CN117679059B - 一种量化功能性血流动力学参数的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种量化功能性血流动力学参数的系统和方法，该系统包括心脏CTA图像获取单元、感兴趣病变区域分割单元、数值模拟单元和患者特异性边界条件设置单元；心脏CTA图像获取单元用于采用非对比心脏CT测量主动脉瓣钙化评分；采用回顾性心电图门控法获取主动脉根部的全心周期数据，并以5%的心周期间隔重建整个心周期的多相数据；当完全全相位数据采集不可行时，根据冠状动脉运动自动确定最佳的收缩和舒张相位；感兴趣病变区域分割单元用于分割计算域和左心室容积；患者特异性边界条件设置单元用于将入口边界条件设定为由左心室容积变化决定的平均血流量；数值模拟单元用于采用刚性壁稳态血流模型进行模拟，得到主动脉瓣的平均跨瓣压差。
Description
技术领域
本发明涉及心脏医疗技术领域，具体涉及一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统和方法。
背景技术
主动脉瓣狭窄是一种常见的原发性心脏瓣膜病，其典型特征是瓣膜小叶钙化，阻碍瓣膜的开闭，从而扰乱血流。主动脉瓣狭窄的主要治疗方法是经导管主动脉瓣置换术。在临床实践中，准确诊断和术前规划需要对病变的功能性血流动力学信息进行有效评估。
主动脉跨瓣压差是一个重要的血流动力学参数，可以反映瓣膜的狭窄程度和血流动力学状态。多普勒超声心动图是临床指南推荐的无创诊断和评估主动脉瓣狭窄严重程度的关键工具，可提供平均跨瓣压差等功能性血流动力学信息。然而，多普勒超声心动图是基于简化的伯努利方程来计算平均跨瓣压差的，该方法可能导致对平均跨瓣压差的错误估计。侵入式跨瓣压差测量方法需要在介入导管室通过导管压力测量，这种方法不仅会给患者带来痛苦，而且操作复杂、费用高。
随着心脏CTA医学影像技术和计算机流体动力学（CFD）技术的发展，使用CFD模拟方法来定量评估跨瓣压力梯度的方法引起人们的关注。这种方法可以通过计算机模拟血流动力学过程，计算出跨瓣压力梯度等参数，具有无创和操作简便等优点。
发明内容
本发明旨在提供一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统和方法，所要解决的技术问题至少包括如何基于心脏CTA图像的建模方法，将CFD模拟与心脏CTA图像相结合，计算出跨瓣压力梯度等参数。
为了实现上述目的，本发明提供一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，包括心脏CTA图像获取单元、感兴趣病变区域分割单元、数值模拟单元和患者特异性边界条件设置单元；
所述的心脏CTA图像获取单元用于采用非对比心脏CT测量主动脉瓣钙化评分；采用回顾性心电图门控法获取主动脉根部的全心周期数据，并以5%的心周期间隔重建整个心周期的多相数据；当完全全相位数据采集不可行时，根据冠状动脉运动自动确定最佳的收缩和舒张相位；
所述的感兴趣病变区域分割单元用于分割计算域和左心室容积；
所述的患者特异性边界条件设置单元用于将入口边界条件设定为由左心室容积变化决定的平均血流量；
所述的数值模拟单元用于采用刚性壁稳态血流模型进行模拟，得到主动脉瓣的平均跨瓣压差。
优选地，所述的计算域是指从左心室流出道到升主动脉的整个血流区域；分割左心室容积的目的是量化心动周期中的每搏输出量，从而推导出患者特异性的边界条件。
优选地，所述的分割计算域的具体方法包括以下步骤：选择与主动脉瓣最大开放位置相对应的心脏收缩中期CT图像，首先，利用霍夫变换自动检测和识别主动脉根部，然后自动分割左心室流出道至升主动脉段的血流区域；随后，通过交互操作手动调整主动脉瓣各瓣叶的轮廓，以准确地分割瓣膜形态；最后，根据入口和出口横截面的形状，分别沿各自中心线延长入口和出口管道。
优选地，所述的分割左心室容积包括分割心脏舒张末期和收缩末期的CT图像；舒张末期对应的是左心室容积最大的阶段，而收缩末期对应的是左心室容积最小的阶段；对于分割左心室容积，使用自动分割算法来识别感兴趣的区域。
优选地，所述的数值模拟单元通过不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程来求解计算域内的血液流量和压力，不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程如下：
其中，表示血液的速度，/>表示血液的压力，/> 代表时间；υ表示血液的粘度，ρ表示血液的密度。
优选地，所述的数值模拟单元在模拟的过程中，血液被认为是不可压缩的牛顿流体，密度为1050 kg/m3，粘度为0.0035 Pa⋅s；假定血管壁和主动脉瓣是刚性的，壁面无滑移。
优选地，所述的数值模拟单元在仿真计算时不考虑心脏运动引起的血管壁和主动脉瓣的变形。
优选地，所述的患者特异性边界条件设置单元通过分割患者整个心动周期的多期CT数据，得到左心室容积的变化。
优选地，所述的患者特异性边界条件设置单元还用于假设出口处为充分发展流动，并将出口边界条件设置为使用基于袖带的血压测量计算出的平均主动脉压。
优选地，所述的数值模拟单元采用基于最大和最小体积开启的模拟方法来计算血流和压力，每搏左心室的每搏输出量等于最大舒张容积和最小收缩容积的差值，假定心脏周期的持续时间为 ，收缩期的百分比为 /> ，则从舒张末期到收缩末期的时间/>计算为/>，下腔静脉进入主动脉的平均血流量表示为：
其中，为最大舒张容积，/>为最小收缩容积。
本申请还提供一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的方法，包括以下步骤：
S1、获取心脏CTA图像：
首先采用非对比心脏CT测量主动脉瓣钙化评分；采用回顾性心电图门控法获取主动脉根部的全心周期数据，并以5%的心周期间隔重建整个心周期的多相数据；当完全全相位数据采集不可行时，根据冠状动脉运动自动确定最佳的收缩和舒张相位；扫描范围从主动脉弓延伸到心脏膈面，而整个主动脉是非门控的，从鼻尖覆盖到肝门水平，包括从颈动脉到股动脉的所有进入通道；
S2、分割感兴趣病变区域：
分割任务涉及两个部分：计算域和左心室容积；计算域是指从左心室流出道到升主动脉的整个血流区域；分割左心室容积的目的是量化心动周期中的每搏输出量，从而推导出患者特异性的边界条件；
对于左室流出道至升主动脉段区域的分割，选择与主动脉瓣最大开放位置相对应的心脏收缩中期CT图像；
计算域的分割和重建方法包括：首先，利用霍夫变换自动检测和识别主动脉根部，然后自动分割左心室流出道至升主动脉段的血流区域；随后，通过交互操作手动调整主动脉瓣各瓣叶的轮廓，以准确地分割瓣膜形态；最后，根据入口和出口横截面的形状，分别沿各自中心线延长入口和出口管道；
分割左心室容积的目的是提取每搏输出量，从而用于获得CFD模拟的入口边界条件；需要分割心脏舒张末期和收缩末期的CT图像；舒张末期对应的是左心室容积最大的阶段，而收缩末期对应的是左心室容积最小的阶段；对于分割左心室；使用自动分割算法来识别感兴趣的区域；
S3、数值模拟：
为了降低计算成本和时间，采用刚性壁稳态血流模型进行模拟；为了验证稳态模型的有效性，对病例进行了瞬态模型的模拟；计算域内的血液流量和压力通过不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程来求解，具体方程如下：
其中， 表示血液的速度，/> 表示血液的压力，/> 代表时间；υ表示血液的粘度，ρ表示血液的密度；
在模拟过程中，血液被认为是不可压缩的牛顿流体，密度为1050 kg/m3，粘度为0.0035 Pa⋅s；假定血管壁和主动脉瓣是刚性的，壁面无滑移；仿真计算时不考虑心脏运动引起的血管壁和主动脉瓣的变形；
S4、设置患者特异性边界条件：
入口边界条件设定为由左心室容积变化决定的平均血流量；具体方法为：通过分割患者整个心动周期的多期CT数据，得到左心室容积的变化；
每搏左心室的每搏输出量等于最大舒张容积和最小收缩容积的差值；假定心脏周期的持续时间为，收缩期的百分比为/>，则从舒张末期到收缩末期的时间/>计算为；下腔静脉进入主动脉的平均血流量表示为：
其中，为最大舒张容积，/>为最小收缩容积；
假设出口处为充分发展流动，并将出口边界条件设置为使用基于袖带的血压测量计算出的平均主动脉压。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统和方法扩展了心脏CTA的功能诊断能力。这将使得在临床实践中通过一次心脏CT检查就能对主动脉瓣狭窄的解剖和功能方面进行全面的评估。
本申请验证了心脏CTA中用于兴趣区域分割的最佳心脏期，同时建立了一种与患者生理状态一致的边界条件方法。随后运用三维CFD模拟的方法计算了MPG，这消除了与简化计算相关的估计误差。
与现有技术相比，本发明所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统和方法能够同时提供解剖形态和功能血流动力学信息，而传统的医学成像数据和CFD模拟结合方法只能提供解剖形态信息。
本发明通过使用心脏CTA图像和CFD模拟来计算MPG，消除了使用简化Bernoulli方程估计MPG时的误差；能够根据患者的实际生理状态设定边界条件，提高了模拟结果的准确性；通过在心脏CTA中选择最佳的心脏相位进行感兴趣区域分割，进一步提高了模拟结果的准确性。
综上所述，本发明所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统和方法相比于传统的医学成像数据和CFD模拟结合方法具有更全面、更准确的功能诊断能力。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的具体实施方式一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是本发明所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的方法的流程示意图。
图2是分割计算域的流程图。
图3是用于血流动力学模拟的典型计算域的示意图。
图4是心室容积变化曲线示意图。
图5是从左心室流出道到升主动脉沿中心线的压力变化示意图。
具体实施方式
在下文中更详细地描述了本发明以有助于对本发明的理解。
本发明的目的是旨在提出一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的方法。本申请将验证心脏CTA中用于兴趣区域分割的最佳心脏期，同时建立一种与患者生理状态一致的边界条件方法。随后运用三维CFD模拟的方法计算MPG，这消除了与简化计算相关的估计误差。本发明的方法扩展了心脏CTA的功能诊断能力。这将使得在临床实践中通过一次心脏CT检查就能对主动脉瓣狭窄的解剖和功能方面进行全面的评估。
如图1所示，本发明所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的方法包括以下步骤：
S1、获取心脏CTA图像：
首先采用非对比心脏CT测量主动脉瓣钙化评分。采用回顾性心电图门控法获取主动脉根部的全心周期数据，并以5%的心周期间隔重建整个心周期的多相数据。当完全全相位数据采集不可行时，根据冠状动脉运动自动确定最佳的收缩和舒张相位。扫描范围从主动脉弓延伸到心脏膈面，而整个主动脉是非门控的，从鼻尖覆盖到肝门水平，包括从颈动脉到股动脉的所有进入通道。
S2、分割感兴趣病变区域：
本发明的分割任务涉及两个部分：计算域和左心室容积。计算域是指从左心室流出道到升主动脉的整个血流区域。而分割左心室容积的目的是量化心动周期中的每搏输出量，从而推导出患者特异性的边界条件。
对于左室流出道至升主动脉段区域的分割，本发明选择与主动脉瓣最大开放位置相对应的心脏收缩中期CT图像。计算域的分割和重建方法概述如下：首先，利用霍夫变换自动检测和识别主动脉根部，然后自动分割左心室流出道至升主动脉段的血流区域。随后，通过交互操作手动调整主动脉瓣各瓣叶的轮廓，以准确地分割瓣膜形态。最后，根据入口和出口横截面的形状，分别沿各自中心线延长入口和出口管道。流程图如图2 所示。用于血流动力学模拟的典型计算域如图3所示。
分割左心室容积的目的是提取每搏输出量，从而用于获得CFD模拟的入口边界条件。本申请需要分割心脏舒张末期和收缩末期的CT图像。舒张末期对应的是左心室容积最大的阶段，而收缩末期对应的是左心室容积最小的阶段。对于分割左心室，本申请使用了自动分割算法来识别感兴趣的区域。
S3、数值模拟：
本发明的目的是开发一种使用心脏CT图像评估主动脉瓣血流动力学功能的有效方法。为了降低计算成本和时间，申请人采用了刚性壁稳态血流模型进行模拟。并且，为了验证稳态模型的有效性，申请人对纳入此项发明的所有病例都进行了瞬态模型的模拟。计算域内的血液流量和压力通过不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程来求解，具体方程如下：
其中，和/>表示速度和压力，/>代表时间。在模拟过程中，血液被认为是不可压缩的牛顿流体，密度为1050 kg/m3，粘度为0.0035 />。本申请假定血管壁和主动脉瓣是刚性的，壁面无滑移。仿真计算时不考虑心脏运动引起的血管壁和主动脉瓣的变形。
S4、设置患者特异性边界条件：
入口边界条件设定为由左心室容积变化决定的平均血流量。具体方法如下：通过分割患者整个心动周期的多期CT数据，可以得到左心室容积的变化。心室容积变化曲线如图4所示。
每搏左心室的每搏输出量等于最大舒张容积和最小收缩容积的差值。假定心脏周期的持续时间为，收缩期的百分比为/>，则从舒张末期到收缩末期的时间/>计算为。下腔静脉进入主动脉的平均血流量可表示为：
其中，为最大舒张容积，/>为最小收缩容积。
本发明的目的是计算主动脉瓣的平均跨瓣压差（MPG）。该数值呈现的是相对压力，因此无需获取整个血流场的绝对压力分布。因此，本申请假设出口处为充分发展流动，并将出口边界条件设置为使用基于袖带的血压测量计算出的平均主动脉压。
基于以上内容，本发明提供一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，包括心脏CTA图像获取单元、感兴趣病变区域分割单元、数值模拟单元和患者特异性边界条件设置单元；
所述的心脏CTA图像获取单元用于采用非对比心脏CT测量主动脉瓣钙化评分；采用回顾性心电图门控法获取主动脉根部的全心周期数据，并以5%的心周期间隔重建整个心周期的多相数据；当完全全相位数据采集不可行时，根据冠状动脉运动自动确定最佳的收缩和舒张相位；
所述的感兴趣病变区域分割单元用于分割计算域和左心室容积；
所述的患者特异性边界条件设置单元用于将入口边界条件设定为由左心室容积变化决定的平均血流量；
所述的数值模拟单元用于采用刚性壁稳态血流模型进行模拟，得到主动脉瓣的平均跨瓣压差。
优选地，所述的计算域是指从左心室流出道到升主动脉的整个血流区域；分割左心室容积的目的是量化心动周期中的每搏输出量，从而推导出患者特异性的边界条件。
优选地，所述的分割计算域的具体方法包括以下步骤：选择与主动脉瓣最大开放位置相对应的心脏收缩中期CT图像，首先，利用霍夫变换自动检测和识别主动脉根部，然后自动分割左心室流出道至升主动脉段的血流区域；随后，通过交互操作手动调整主动脉瓣各瓣叶的轮廓，以准确地分割瓣膜形态；最后，根据入口和出口横截面的形状，分别沿各自中心线延长入口和出口管道。
优选地，所述的分割左心室容积包括分割心脏舒张末期和收缩末期的CT图像；舒张末期对应的是左心室容积最大的阶段，而收缩末期对应的是左心室容积最小的阶段；对于分割左心室容积，使用自动分割算法来识别感兴趣的区域。
优选地，所述的数值模拟单元通过不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程来求解计算域内的血液流量和压力，不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程如下：
其中， 表示血液的速度，/>表示血液的压力，/>代表时间；υ表示血液的粘度，ρ表示血液的密度。
优选地，所述的数值模拟单元在模拟的过程中，血液被认为是不可压缩的牛顿流体，密度为1050 kg/m3，粘度为0.0035 ；假定血管壁和主动脉瓣是刚性的，壁面无滑移；仿真计算时不考虑心脏运动引起的血管壁和主动脉瓣的变形。
优选地，所述的患者特异性边界条件设置单元通过分割患者整个心动周期的多期CT数据，得到左心室容积的变化。
优选地，所述的患者特异性边界条件设置单元还用于假设出口处为充分发展流动，并将出口边界条件设置为使用基于袖带的血压测量计算出的平均主动脉压。
优选地，所述的数值模拟单元采用基于最大和最小体积开启的模拟方法来计算血流和压力，每搏左心室的每搏输出量等于最大舒张容积和最小收缩容积的差值，假定心脏周期的持续时间为，收缩期的百分比为/>，则从舒张末期到收缩末期的时间/>计算为/>，下腔静脉进入主动脉的平均血流量表示为：
其中，为最大舒张容积，/>为最小收缩容积。
为了证明本发明的可行性，申请人进行了实验、模拟和使用。
申请人前瞻性地收集了某三甲医院的主动脉瓣疾病患者的数据。纳入标准为年龄在18岁以上，有胸闷、呼吸困难、晕厥等临床症状，超声心动图提示主动脉严重狭窄或反流，符合TAVR手术指征的个体。排除标准为左室心内血栓、左室流出道梗阻、最近30天内心肌梗死、左室射血分数低于20%、严重的右室功能障碍、主动脉根部解剖不适合TAVR治疗或其他严重并发症。然后所有患者均进行了超声心动图、心脏CTA和有创导管插入术的测量。在用超声心动图评估出了主动脉瓣的解剖形态和功能血流动力学参数、用有创导管插入的方法测量出了相关压力数据之后，心脏CTA则采用回顾性心电图门控来捕获整个心脏周期的多相数据。研究人员基于心脏收缩中期CTA图像分割感兴趣的区域，然后计算了左心室流出道的平均血流速度作为入口边界条件，使用舒张末期和收缩末期左心室容积的变化，最后使用稳态模型进行CFD模拟，获得了计算域内的压力分布，从而计算得到平均跨瓣压差MPG。从图5可以看出本申请的计算方法可以获得狭窄后的压力恢复区。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1. 本发明的方法能够同时提供解剖形态和功能血流动力学信息，而传统的医学成像数据和CFD模拟结合方法只能提供解剖形态信息。
2. 本发明的方法通过使用心脏CTA图像和CFD模拟来计算MPG，消除了使用简化Bernoulli方程估计MPG时的误差。
3. 本发明的方法能够根据患者的实际生理状态设定边界条件，提高了模拟结果的准确性。
4. 本发明的方法通过在心脏CTA中选择最佳的心脏相位进行感兴趣区域分割，进一步提高了模拟结果的准确性。综上所述，本发明提出的方法相比于传统的医学成像数据和CFD模拟结合方法具有更全面、更准确的功能诊断能力。
本发明的关键点包括：
1）通过使用心脏CT图像进行血流动力学模拟，评估主动脉瓣的功能性血流动力学。
2）使用Hough变换自动检测主动脉根部，并自动描绘血流区域。
3）采用基于最大和最小体积开启的模拟方法来计算血流和压力。
4）通过分析主动脉狭窄病例的功能性血流动力学评估能力，观察到瞬时模拟和稳态模拟得到的MPG值几乎相同。
以上描述了本发明优选实施方式，然其并非用以限定本发明。本领域技术人员对在此公开的实施方案可进行并不偏离本发明范畴和精神的改进和变化。
Claims (8)
1.一种利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统包括心脏CTA图像获取单元、感兴趣病变区域分割单元、数值模拟单元和患者特异性边界条件设置单元；
所述的心脏CTA图像获取单元用于采用非对比心脏CT测量主动脉瓣钙化评分；采用回顾性心电图门控法获取主动脉根部的全心周期数据，并以5%的心周期间隔重建整个心周期的多相数据；当完全全相位数据采集不可行时，根据冠状动脉运动自动确定最佳的收缩和舒张相位；
所述的感兴趣病变区域分割单元用于分割计算域和左心室容积；
所述的计算域是指从左心室流出道到升主动脉的整个血流区域；
所述的患者特异性边界条件设置单元用于将入口边界条件设定为由左心室容积变化决定的平均血流量；
所述的数值模拟单元用于采用刚性壁稳态血流模型进行模拟，得到主动脉瓣的平均跨瓣压差；
所述的数值模拟单元在模拟的过程中，血液被认为是不可压缩的牛顿流体，密度为1050 kg/m3，粘度为0.0035Pa⋅s；假定血管壁和主动脉瓣是刚性的，壁面无滑移；
所述的数值模拟单元在仿真计算时不考虑心脏运动引起的血管壁和主动脉瓣的变形。
2.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，分割左心室容积的目的是量化心动周期中的每搏输出量，从而推导出患者特异性的边界条件。
3.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的分割计算域的具体方法包括以下步骤：选择与主动脉瓣最大开放位置相对应的心脏收缩中期CT图像，首先，利用霍夫变换自动检测和识别主动脉根部，然后自动分割左心室流出道至升主动脉段的血流区域；随后，通过交互操作手动调整主动脉瓣各瓣叶的轮廓，以准确地分割瓣膜形态；最后，根据入口和出口横截面的形状，分别沿各自中心线延长入口和出口管道。
4.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的分割左心室容积包括分割心脏舒张末期和收缩末期的CT图像；舒张末期对应的是左心室容积最大的阶段，而收缩末期对应的是左心室容积最小的阶段；对于分割左心室容积，使用自动分割算法来识别感兴趣的区域。
5.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的数值模拟单元通过不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程来求解计算域内的血液流量和压力，不可压缩的牛顿Navier-Stokes方程如下：
；
其中，表示血液的速度，/>表示血液的压力，/>代表时间；/>表示血液的粘度，/>表示血液的密度。
6.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的患者特异性边界条件设置单元通过分割患者整个心动周期的多期CT数据，得到左心室容积的变化。
7.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的患者特异性边界条件设置单元还用于假设出口处为充分发展流动，并将出口边界条件设置为使用基于袖带的血压测量计算出的平均主动脉压。
8.根据权利要求1所述的利用心脏CTA图像和CFD模拟来量化与主动脉瓣狭窄相关的功能性血流动力学参数的系统，其特征在于，所述的数值模拟单元采用基于最大和最小体积开启的模拟方法来计算血流和压力，每搏左心室的每搏输出量等于最大舒张容积和最小收缩容积的差值，假定心脏周期的持续时间为，收缩期的百分比为/>，则从舒张末期到收缩末期的时间/>计算为/>，下腔静脉进入主动脉的平均血流量表示为：
；
其中，为最大舒张容积， />为最小收缩容积。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105078440A (zh) * | 2014-05-09 | 2015-11-25 | 西门子公司 | 无创计算冠状动脉狭窄的血液动力学指标的方法和系统 |
| CN107615335A (zh) * | 2015-05-12 | 2018-01-19 | 新加坡保健服务集团有限公司 | 医学图象处理方法和系统 |
| WO2023065048A1 (en) * | 2021-10-22 | 2023-04-27 | Mcmaster University | A doppler-based non-invasive computational diagnostic method for personalized cardiology |
| CN116172615A (zh) * | 2023-02-28 | 2023-05-30 | 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 | 基于4d-cta及cfd的心脏梗阻系数获取方法及装置 |
| CN117036530A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-11-10 | 杭州脉流科技有限公司 | 基于跨模态数据的冠状动脉血流储备分数预测方法及装置 |
| CN117426783A (zh) * | 2023-10-08 | 2024-01-23 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种非侵入性的计算cfr的方法 |
| CN117438055A (zh) * | 2023-10-08 | 2024-01-23 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种基于计算流体动力学的无创mrr计算方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11871995B2 (en) * | 2017-12-18 | 2024-01-16 | Hemolens Diagnostics Sp. Z O.O. | Patient-specific modeling of hemodynamic parameters in coronary arteries |
| US10709400B2 (en) * | 2018-07-05 | 2020-07-14 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Hemodynamic and morphological predictors of vascular graft failure |
-
2024
- 2024-02-01 CN CN202410140279.7A patent/CN117679059B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105078440A (zh) * | 2014-05-09 | 2015-11-25 | 西门子公司 | 无创计算冠状动脉狭窄的血液动力学指标的方法和系统 |
| CN107615335A (zh) * | 2015-05-12 | 2018-01-19 | 新加坡保健服务集团有限公司 | 医学图象处理方法和系统 |
| WO2023065048A1 (en) * | 2021-10-22 | 2023-04-27 | Mcmaster University | A doppler-based non-invasive computational diagnostic method for personalized cardiology |
| CN116172615A (zh) * | 2023-02-28 | 2023-05-30 | 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 | 基于4d-cta及cfd的心脏梗阻系数获取方法及装置 |
| CN117426783A (zh) * | 2023-10-08 | 2024-01-23 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种非侵入性的计算cfr的方法 |
| CN117438055A (zh) * | 2023-10-08 | 2024-01-23 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种基于计算流体动力学的无创mrr计算方法 |
| CN117036530A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-11-10 | 杭州脉流科技有限公司 | 基于跨模态数据的冠状动脉血流储备分数预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Numerical investigation of patient-specific thoracic aortic aneurysms and comparison with normal subject via computational fluid dynamics;Etli, Mustafa等;Medical & biological engineering & computing;20211231;第第59卷卷(第第1期期);第71-84页 * |
| 三维CT在经心尖主动脉瓣置换术围手术期评估中的应用-华西医院经验;王思梦;程巍;孙家瑜;朱达;陈玉成;石应康;郭应强;;中国胸心血管外科临床杂志(第03期);第258-263页 * |
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| Publication number | Publication date |
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